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Hugging Face BlogThinking Machines lanza Inkling, un modelo abierto multimodal de un billón de parámetros
Thinking Machines Lab lanzó Inkling, un modelo de lenguaje multimodal abierto de aproximadamente un billón de parámetros y ventana de contexto de un millón de tokens, que acepta texto, imágenes y audio de forma nativa. También presentó Inkling-Small, de 276.000 millones de parámetros totales y 12.000 millones activos, con la misma arquitectura. El modelo tiene soporte desde el primer día en transformers, SGLang, vLLM y llama.cpp, y se ofrece en versiones BF16 y NVFP4, además de borradores de predicción multi-token para acelerar la inferencia.
timm y transformers se integran para usar cualquier modelo de visión con el ecosistema de Hugging Face
Hugging Face presentó TimmWrapper, una integración que permite usar cualquier modelo de la biblioteca timm (PyTorch Image Models) dentro del ecosistema transformers. La herramienta habilita la API de pipeline, las clases Auto, cuantización rápida con bitsandbytes, ajuste fino con Trainer y LoRA, compatibilidad de ida y vuelta con timm y aceleración mediante torch.compile. El anuncio incluye ejemplos de clasificación de imágenes, una demo con Gradio y una reducción de tamaño de modelo del 74,53% al cuantizar.
Hugging Face presenta la búsqueda contrastiva para generar texto de nivel humano en Transformers
Hugging Face publicó una entrada de blog que presenta la búsqueda contrastiva, un método de decodificación para la generación de texto neuronal disponible en la biblioteca transformers tanto en PyTorch como en TensorFlow. El método, propuesto en NeurIPS 2022, combina la confianza del modelo con una penalización por degeneración para evitar repeticiones sin perder coherencia semántica. Los autores sostienen que permite generar texto de nivel humano con modelos de lenguaje listos para usar en 16 idiomas.
Aprendé a usar el Hugging Face Kernel Hub en 5 minutos
Hugging Face presentó el Kernel Hub, un repositorio que permite cargar kernels de cómputo optimizados directamente desde el Hub mediante la biblioteca kernels, evitando compilaciones manuales complejas. El artículo explica cómo usar get_kernel para descargar binarios precompilados de operaciones como FlashAttention, GELU y RMSNorm, con ejemplos de código y benchmarks que muestran aceleraciones de hasta casi 2x en GPUs L4. También detalla casos de uso en proyectos como Text Generation Inference y Transformers, y recomienda verificar la corrección numérica y el rendimiento en cada hardware.
Liger GRPO se integra con TRL para reducir un 40% la memoria en el entrenamiento de modelos de lenguaje
El equipo de Hugging Face TRL integró Liger Kernel con el entrenador GRPO, logrando una reducción del 40% en el uso máximo de memoria de GPU durante el ajuste fino de modelos de lenguaje con aprendizaje por refuerzo, sin pérdida de calidad. La optimización fragmenta el cálculo de logits y acumula gradientes por fragmento, y se suma soporte para FSDP, PEFT y vLLM para escalar el entrenamiento en múltiples GPU y nodos. Los benchmarks con Qwen3-0.6B muestran que el tamaño de lote puede aumentar entre 1,5 y 1,8 veces.
Perfilado en PyTorch (Parte 1): guía para principiantes de torch.profiler
Entrada de blog de Hugging Face que inaugura una serie sobre perfilado en PyTorch, centrada en el uso de torch.profiler para leer trazas de CPU y GPU. Explica con ejemplos de multiplicación y suma de matrices cómo distinguir algoritmos limitados por sobrecarga de los limitados por cómputo, interpretar la tabla del perfilador y la cadena de despacho hasta los kernels de CUDA. También analiza el efecto de torch.compile, que fusiona operaciones a nivel del despachador pero no genera un kernel único y aumenta la sobrecarga de CPU por paso.
Tokenización en Transformers v5: más simple, clara y modular
Hugging Face presentó Transformers v5, un rediseño del sistema de tokenización que separa la arquitectura del tokenizador del vocabulario entrenado, de forma análoga a cómo PyTorch separa la arquitectura de la red de los pesos aprendidos. La nueva versión unifica las implementaciones lenta y rápida en un solo archivo por modelo, con un backend Rust como predeterminado, y permite inspeccionar y entrenar tokenizadores específicos desde cero. El objetivo es hacer la biblioteca más modular, transparente y alineada con las prácticas de desarrollo de sistemas de machine learning.
Perfilado en PyTorch (Parte 2): de nn.Linear a un MLP fusionado
Segunda entrega de la serie "Profiling in PyTorch", que enseña a leer trazas del perfilador para optimizar modelos. El artículo parte de nn.Linear, muestra que el sesgo ya está plegado en el epílogo del kernel GEMM (addmm) y que torch.compile no tiene nada que fusionar en una sola capa. Luego apila tres capas en un MLP con activación GeGLU: en modo eager se lanzan cinco kernels y el intermedio pasa por HBM, mientras que compile fusiona GeLU y mul en un único kernel Triton; finalmente compara con kernels ajustados a mano de Liger, que logran la misma fusión sin costo de compilación.
TorchNeuron facilita la ejecución de modelos de Hugging Face en AWS Trainium
Hugging Face presentó TorchNeuron, un plugin de PyTorch que aporta un backend nativo para AWS Trainium con ejecución eager, torch.compile y APIs distribuidas como FSDP y TP. Las librerías Transformers, Diffusers, Accelerate, PEFT y TRL lo soportan de forma nativa, reemplazando a Optimum Neuron, y la cobertura de arquitecturas de generación de texto sube del 46% al 89%. Estará disponible como beta pública desde el 20 de octubre de 2026 con instalación vía pip install torch-neuronx.
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ConservativeHomeDisculpas y reparaciones tienen una historia de no ser el final de la historia
El debate sobre disculpas y reparaciones ha resurgido, especialmente en el contexto del papel colonial de Gran Bretaña y las demandas de naciones del Commonwealth. Se discute si las disculpas son un paso hacia la compensación financiera o si son meramente un gesto político. Se analiza cómo el pasado colonial influye en las negociaciones actuales de deuda e influencia global, con argumentos de ambos lados sobre la justicia y la viabilidad de las reparaciones.
The New Yorker¿Qué vendrá después de la ola azul?
Los escritores de la publicación discutieron las repercusiones de la victoria Demócrata en las elecciones intermedias, señalando que esta victoria podría marcar el fin de la era Trump. Se debatió el futuro de la Corte Suprema, la posibilidad de jubilaciones de jueces y el cambio en la dinámica política de Texas para las elecciones presidenciales de 2028.
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Dnevnik SloveniaLa mancha calculada no es ni signo de alcohol, sino de genialidad oculta
Una investigación demuestra que el caos visual en el cerebro puede ser un signo de creatividad e innovación, no de mala organización. Los estudios indican que un entorno estructurado fomenta la rutina, mientras que el caos visual libera las limitaciones mentales, impulsando conexiones innovadoras. Se distingue entre el caos creativo, que genera ideas, y la desorganización, que puede provocar bloqueo cognitivo.
ClarínEl nacimiento del hombre centauro moderno
La inteligencia artificial generativa consolida la era del hombre centauro moderno, combinando la intuición humana con el cálculo algorítmico. Si bien la IA ofrece grandes beneficios, existen riesgos significativos como las alucinaciones, la pérdida de confidencialidad y la atrofia del pensamiento crítico. El desafío principal es lograr un equilibrio entre aprovechar los beneficios tecnológicos y mitigar los peligros mediante la guía constante de la ética y la responsabilidad humana.
MicrosiervosCruce de cables: una actualización sobre las vulnerabilidades de PHP y la que ha liado Elon Musk con Starlink y Starshield en Ucrania
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